..
EOF
你真的会使用 ChatGPT 吗? | 第一章:Guidelines for Prompting
作为吴教主 Andrew Ng 的头号粉丝,怎能错过最新公开课《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》。希望学完该课程后可以更好的“调教”大模型,避免其胡编乱造🤣
本篇文章整理了第一章 Guidelines 的重点,主要阐述了与大模型更好人机交互的两个指导原则:
- Principle 1: Write clear and specific instructions
- Principle 2: Give the model time to “think”
两个原则
Principle 1: Write clear and specific instructions
策略1:划重点
使用 ```
等分隔符,高亮待分析的独立内容,避免其误导意图。
策略2:明确输出格式
不难理解,如下图指定生成的内容通过 json 等格式结构化输出:
策略3:让模型学会说“不”
简单的 if..else 判断
策略4:不要吝啬你的提示
简单给出若干案例,供模型高效的效仿:
Principle 2: Give the model time to “think”
策略1:手把手指导
提供完成任务所需的所有步骤:
策略2:循循善誘
当模型给出错误结论时,用户可引导模型将任务分解成若干步骤,优先给出自身的回答,再进一步对比判断结论是否正确。
直接以课程中的例子,学生回答其实是错误的:因为维护成本是 10元/平方,而不是 100元/平方
换一种提问的方式,迫使模型先独立计算后再判断学生的回答是否正确,最终获取更加准确的回答。
模型的局限性:幻觉(Hallucinations)
虽然模型被喂食了海量的数据,但它无法完美的记住所有看到的信息,所以并不太了解自己知识的边界。最终导致正确的废话甚至层出不穷的“谎言”。
模型竟然会为自己辩解,着实有一点可怕。个人觉得 AI 终有一天会作为人类的进化体,物竞天择替代我们成为这个世界的“主人”。
BTW,本篇文章使用的工具:
- 模型:GPT-4
- 客户端:OpenCat